Web3 是 Anarchism (Patreon)

有些詞彙，我刻意不去翻譯；例如 anachism ，主流的譯法是「無政府主義」，但其內在含義，對抗的不只是政府，還有一切的權威。

「Web3 不是科技現象嗎？為甚麼扯到 anarchism ？」科技和社會，向來都是互為因果。

對 Web 2.0 的論述，尤其是初期，很多時都會講到民主和群眾參與。至於 Web3 的三個關鍵詞： blockchain 、 decentralized 、 trustless ，一言以蔽之就是 anarchism 。

01，以下的報告，其實是我昨天在 w3nomics 101 第一堂課的分享和一些反省。所謂教學雙長，我希望與更多人分享的過程，也使我對題目有更清晰的理解。另外，我答應過，以後無論我有甚麼作品，都一定會預留一份給各位支持者。這份報告也是其中之一。完成所有六堂  w3nomics  之後，我會將當中的內容，整理編輯成 e-book ，屆時也會再次與大家分享。

02，昨天的 w3nomics 101 第一堂，總結有五個重點：

.1，套用海明威在《太陽如常升起》的一句：Gradually, then suddenly ；演化的過程，無論是大自然的物種，抑或市場現象，任何事情的開始和結束，彷彿突然而來；過程其實有許多被遺忘的人和事。

.2，每個個體都難逃一死。大多數的物種（現象）最終都會消失。只有極少數可以透過不斷演變和適應，而存活下來；但沒有任何一個人，一個物種，一件事，可以永恆地稱霸。

.3，成功的需要有許多條件的配合，但失敗卻只需要一個關鍵的錯誤；在現象的最初階段，總有些失敗的嘗試（false starts），但不代表背後的目的和理念是完全不可行。過去未能成功的事，可能在不同的時空和條件之下，最終得到實現。

.4，科技的突破，必然帶來文化、社會、政治和市場上的新現象；這些轉變，也是機會所在。所以，要把握因科技突破帶來的機遇，未必一定要是從事科研或者工程，在其他各個範疇，亦一樣有轉變。

.5，一直以來存在的各種問題，也會像病毒般，不斷變種，伺機待發。任何再工具、技術和方法，都可以透過重新組合而被「再發明」（Reinvent），並成為可以解決問題及創造價值，也是科技生生不息的過程。

03，雖然 Web3 這個詞語在 2022 年中忽然爆紅，但背後所代表的其實不算新事物，更不是技術的突破。例如區塊鏈（Blockchain）其實是建基於 peer-to-peer 網絡的框架，其他概念如 forking ，也是 open-source 開發過程中司空見慣的事。

04，Web3 的關鍵詞除了區塊鏈、去中心化、Trustless ，還有 sematic web、spatial web 等。

05，早在 1998 年，有互聯網之父的 Tim Berners-lee 提出 Sematic web 的概念；簡而言之，這個主張認為網絡上的資訊，不只是為人而建構，更重要是讓不同的處理器去閱讀和應用。在上世紀末，我們所認知的處理器，絕大多數都是安裝在電腦裡面，但廿年過去後，我們家中的傢俱擺設，身上穿戴，街上的汽車和路燈，統統都有一定運算能力。換另一個叫法，就是 the internet of things 。

06，至於 spatial web ，其實也在不經不覺間，進入了我們的生活。在蘋果推出 Apple Tag 之前，早就有 Tile 。另外，蘋果也早在 2013 年前推出了 iBeacon 。以上雖然只是個別企業的嘗試，事實上，以藍芽做微距定位的技術，至今也有近十年的發展歷史。

07，除了以藍芽做微距定位，還有另一個技術就是 LiDAR（光學雷達）。現在多數中、高階手機，都配置有 LiDAR ，而專用的 LiDAR 立體描描器，價錢也降到非常之能負擔的水平。

08，以上 06 和 07 兩種技術的組合，其實就是 spatial web 的基礎；適當地去組合應用，其實是可以將我們現實處身的世界，再加一個資訊的維度。或許，這才是所謂「元宇宙」的真正意思，也是暫時被主流所忽略的一個面向。

元宇宙大富翁：地產包裝科技 vs 科技包裝地產 

09，另外，無人駕駛汽車上面，也有 LiDAR ，導航的雷腦，其實也在不斷搜索著周遭的資料數據。以上提到的應用組合模式，在十年前可能看似天方夜譚，但現在所面對的已經不是技術問題，更主要是法規、文化等問題。

10，無人駕駛汽車，只是 Web3 眾多現象裡面，其中一個例子。但從這個角度去剖析宏觀的社會問題，可以得出一個很基本的規律：

矛盾的出現，因為不同的事物，以不同的速度演變。有些事情演變得比較慢，有些比較快。演變得慢，面臨被淘汰危機的，必然會為生存而作出反抗。

11，在互聯網社會，首次明顯讓我們見到不同演變速度帶來矛盾的個案，應該要數Napster 事件。當年這個程式，開發出以 peer-to-peer 的框架，分享音樂檔案。當年要以 p2p 來處理檔案上載，是因為當時的網絡基建設計，上載和下載速度不一，所以 Napster 要以這個方式去增加網絡的傳送效率。結果 Napster 在唱片業界的反擊下，被迫結束。

12，但最終唱片業界仍然是抵擋不了技術發展的衝擊及誘惑，由 iTunes 到後來的串流，最終音樂還是擺脫了以唱片作為傳遞媒體的既定思維，行業的盈利模式和結構，亦出現翻天覆地的轉變。電影、電視，以及其他傳媒和文化產業，最明顯的演變，也只不過是數年間湧現。一個存在好幾十年，而且極具影響力的生態圈，就是如此成功進化。

13，更令人意想不到的是，當年因建立 peer-to-peer 網絡而發展出來的技術，例如 multithreading 等，最終卻成為 blockchain 的基礎。同一個技術，在不同的環境和限制，可以發展出不同的應用。當年本來是提高效率的 peer-to-peer 傳送模式，當中的一部分，成為了後來 trustless 的基礎。正如剛才所提到，問題和解決問題的方法，會像病毒一般，不斷變種，不斷產生危與機。

14，講到演進速度不均帶來的矛盾，其實人和其他生物品種，有如此的競賽；人，以及人所依賴的生物品種，又或者依附在人類而繁衍的物種，在過去幾十萬年迅速取代了地球生態環境。

15，在過去幾百年，人以及人所製造出來的技術，其實有類似的互動。人的進代速度，必然不及技術和機器的進步。每個時空之下，能夠操作使用不同最新技術者，也是當時最不成比例地獲得最多收入、財富和權力的人。

16，收入、財富和權力的分佈，也是政治經濟學（political economy）的其中一個核心課程。

17，回到 Web3 現象的核心：anarchism 的意義在於對抗一切權威，政府是其中之一，另一邊廂，就是目前我們所認知的科網巨企，以及財金建制等。

18，今時今日我們所認識的互聯網現象，其實是所謂 Web 2.0 的延伸。 1998 年 Darcy DiNucci 在一篇文章中提到，當時的互聯網，其實功效極為有限，而當時也剛好有幾個不同應用在網站的技術，結集成一套相對完整的工具組合，是為 ajax。由這個時代開始，網站由純粹作展覽櫥窗，漸漸發展出有用的功能。

19，最早發跡的幾家科網企業，例如 Yahoo! 、eBay 和 Amazon ，其中 Yahoo! 和 eBay 早已經不再是甚麼巨企。話雖如此，也不可以抹殺它們當年的剎那光輝；畢竟在不同的時空，有不同的條件。至於 Amazon 和另一間做 DVD 影碟租借叫 Netflix 的企業，今天的模樣，其實過去不斷變種的結果。

20，另一間 Web 2.0 的 posterboy Google ，就連名稱都變成 Alphabet 。所以當 Facebook 說要轉型成 Meta ，或者我們也應該抱著甚麼都有可能的開放心態，以平常心去看待。

21，再說遠一點，互聯網現象冒起的同時，其實也是個人電腦普及化的日子。當時資本市場上最當時得令的企業是 Microsoft 以及做芯片的 Intel ；其他的巨企包括 HP 、Dell 等，則緊隨其後。

22，今時今日世界上第一家市值過三萬億美元的蘋果，其實一直到 2007 年之後，才漸漸進化成今天的模樣。當年 Steve Jobs 介紹 iPhone 的發布會前在屏幕上打出的 The first 30 years were only the beginning ，畫面至今仍歷歷在目。

23，絕大多數人依賴的 interface 由電腦轉為智能手機，電腦的市場也進入極度包和的局面。從前做個人電腦起家的公司，如 IBM 等，甚至退出市場。這個現象反映，競爭令利潤萎縮，但更多人卻從科技變得普及而得到好處。

24，Web 2.0 開始的另一個重要轉變，就是我們與資訊由桌面上的電腦，變成跟我們到處走，在袋口中的手機。這個轉變有多重要？基本上由 2007 年至今，每個獨當一面的巨企，與消費者的關係，可以沒有電腦，但不能沒有手機。

25，從目前的發展趨勢分析，在 Web3 的世界，我們與資訊的介面，將會由電腦和手機，發展到更多在我們身上和周遭環境上。

26，總結以上，其實我們可以從三個不同的層次，去理解資訊科技的發展趨勢：在最基礎的一層，是資訊存在的地方和模式。最初電腦還是獨立運作的日子，資訊是儲存在每一部電腦，如果有數據更新，過程極為繁複。

27，甚至在某程度上，在八零年代前，設計程式的人，不會想到有需要處理多部電腦同時更新資訊的程式。極少數的例外，就是當時一間叫做 GameLine 的公司，提供予 Commodore 64 透過電話線更新遊戲最高分數的服務。這間公司，到後來演變成 AOL 。

28，資訊科技發展的第二個層次，就是 interface ；這個環節包括了軟件和硬件。最初是個人電腦上的程式，後來是存在 server 上的網站，以及手機裡的 apps 。在 Web3 就是 blockchain 上的 Dapps 。

29，最後的一個層次，就是資訊的處理。在最初的日子，電腦只是運算，但最終闡釋資訊的還是人類。到後來，闡釋資訊的功能，由少數人開發的演算法（algorithms）去處理。自從有大量的數據，以及複雜運算的成本越來越低，就連修正改進演算法的工作，也交由 machine learning 去做。

30，如是者，以上就是 Web3 的描述；圖象化的總結則如下：